CCIP: predicting CTCF-mediated chromatin loops with transitivity
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: CTCF-mediated chromatin loops underlie the formation of topological associating domains and serve as the structural basis for transcriptional regulation. However, the formation mechanism of these loops remains unclear, and the genome-wide mapping of these loops is costly and difficult. Motivated by the recent studies on the formation mechanism of CTCF-mediated loops, we studied the possibility of making use of transitivity-related information of interacting CTCF anchors to predict CTCF loops computationally. In this context, transitivity arises when two CTCF anchors interact with the same third anchor by the loop extrusion mechanism and bring themselves close to each other spatially to form an indirect loop. RESULTS: To determine whether transitivity is informative for predicting CTCF loops and to obtain an accurate and low-cost predicting method, we proposed a two-stage random-forest-based machine learning method, CTCF-mediated Chromatin Interaction Prediction (CCIP), to predict CTCF-mediated chromatin loops. Our two-stage learning approach makes it possible for us to train a prediction model by taking advantage of transitivity-related information as well as functional genome data and genomic data. Experimental studies showed that our method predicts CTCF-mediated loops more accurately than other methods and that transitivity, when used as a properly defined attribute, is informative for predicting CTCF loops. Furthermore, we found that transitivity explains the formation of tandem CTCF loops and facilitates enhancer-promoter interactions. Our work contributes to the understanding of the formation mechanism and function of CTCF-mediated chromatin loops. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: The source code of CCIP can be accessed at: https://github.com/GaoLabXDU/CCIP. SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».